データ構造

多次元配列を生成してNumpyに変換

多次元のリストをnumpy.ndarrayに変換する方法をまとめます。

九九の表をnumpy.ndarrayで得たいとしましょう。

その場合、numpy.ndarrayをfor文の中で生成するのではなく、最後に一括して変換を行います。

都度、変換してしまうととても遅くなります。

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import numpy as np
table = []  # 空のリストを用意
for i in range(1,10):
    row = []  # ループの度に、空のリストを用意
    for j in range(1,10):
        row.append(i*j)  # 内側のリストに要素を追加 
    table.append(row)  #  外側のリストに要素を追加
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>>> table
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18],
 [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27],
 [4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36],
 [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45],
 [6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54],
 [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63],
 [8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72],
 [9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]]

変換を行う際はnp.array()としてあげるだけで大丈夫です。

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>>> table = np.array(table)
>>> table
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9],
       [ 2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16, 18],
       [ 3,  6,  9, 12, 15, 18, 21, 24, 27],
       [ 4,  8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36],
       [ 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45],
       [ 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54],
       [ 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63],
       [ 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72],
       [ 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]])